DruidDataSource共享锁
public abstract class DruidAbstractDataSource extends WrapperAdapter implements DruidAbstractDataSourceMBean, DataSource, DataSourceProxy, Serializable {
// 可重入锁 lock
protected ReentrantLock lock;
// 非空条件变量
protected Condition notEmpty;
// 空条件变量
protected Condition empty;
public DruidAbstractDataSource(boolean lockFair){
lock = new ReentrantLock(lockFair);
notEmpty = lock.newCondition();
empty = lock.newCondition();
}
}
public class DruidDataSource extends DruidAbstractDataSource implements DruidDataSourceMBean, ManagedDataSource, Referenceable, Closeable, Cloneable, ConnectionPoolDataSource, MBeanRegistration {
private volatile DruidConnectionHolder[] connections;
private DruidConnectionHolder[] evictConnections;
private DruidConnectionHolder[] keepAliveConnections;
private CreateConnectionThread createConnectionThread;
private DestroyConnectionThread destroyConnectionThread;
private LogStatsThread logStatsThread;
}
- DruidDataSource的三个变量通过构造函数初始化，可以指定采用公平锁或者非公平锁。
- 生产者和消费者的任何操作都需要获得lock。生产者根据empty条件变量await，当连接池中连接被消耗完后触发empty的通知的时候，阻塞在empty上的生产者开始创建连接。创建完成之后生产者发送notEmpty的sigal信号，触发在notEmpty上的消费者来获取连接进行消费。这是Druid连接池的基本原理。
- DruidDataSource连接池的缓冲区位于DruidDataSource中的DruidConnectionHolder[]数组中。
DruidDataSource连接池
- CreateConnectionThread是连接池中的创建连接的线程，当连接池中的连接不足的时候负责创建连接。
- DestroyConnectionThread是连接池中的销毁连接线程，当连接池中出现空闲连接超过配置的空闲连接数，或者出现一些不健康的连接，那么线程池将会通过DestroyConnectionThread线程将连接回收。
DruidDataSource 核心线程
public class CreateConnectionThread extends Thread {
public CreateConnectionThread(String name){
super(name);
this.setDaemon(true);
}
public void run() {
initedLatch.countDown();
long lastDiscardCount = 0;
int errorCount = 0;
for (;;) {
// addLast
try {
lock.lockInterruptibly();
} catch (InterruptedException e2) {
break;
}
long discardCount = DruidDataSource.this.discardCount;
boolean discardChanged = discardCount - lastDiscardCount > 0;
lastDiscardCount = discardCount;
try {
boolean emptyWait = true;
if (createError != null
&& poolingCount == 0
&& !discardChanged) {
emptyWait = false;
}
if (emptyWait
&& asyncInit && createCount < initialSize) {
emptyWait = false;
}
// 判断是否需要等待连接池为空的信号量 empty.wait()
if (emptyWait) {
// 必须存在线程等待，才创建连接
if (poolingCount >= notEmptyWaitThreadCount //
&& (!(keepAlive && activeCount + poolingCount < minIdle))
&& !isFailContinuous()
) {
empty.await();
}
// 防止创建超过maxActive数量的连接
if (activeCount + poolingCount >= maxActive) {
empty.await();
continue;
}
}
} catch (InterruptedException e) {
break;
} finally {
lock.unlock();
}
// 负责创建连接
PhysicalConnectionInfo connection = null;
try {
connection = createPhysicalConnection();
} catch (Error e) {
setFailContinuous(true);
break;
}
// 添加新建的连接
boolean result = put(connection);
errorCount = 0; // reset errorCount
}
}
}
- CreateConnectionThread负责创建连接放到连接池当中，当连接池的连接数足够的时候通过empty.await()进行阻塞等待，否则创建连接通过 put 放到连接池。
public class DestroyConnectionThread extends Thread {
public DestroyConnectionThread(String name){
super(name);
this.setDaemon(true);
}
public void run() {
initedLatch.countDown();
for (;;) {
// 从前面开始删除
try {
if (closed) {
break;
}
// 等待连接驱除等待时间
if (timeBetweenEvictionRunsMillis > 0) {
Thread.sleep(timeBetweenEvictionRunsMillis);
} else {
Thread.sleep(1000); //
}
if (Thread.interrupted()) {
break;
}
destroyTask.run();
} catch (InterruptedException e) {
break;
}
}
}
}
public class DestroyTask implements Runnable {
public DestroyTask() {
}
@Override
public void run() {
// 缩减连接池
shrink(true, keepAlive);
if (isRemoveAbandoned()) {
removeAbandoned();
}
}
}
Druid 监控参数
| 参数 |
值 |
含义 |
| ActiveCount |
0 |
当前连接池中活跃连接数 |
| ActivePeak |
1 |
连接池中活跃连接数峰值 |
| ActivePeakTime |
2020/4/13 16:12 |
活跃连接池峰值出现的时间 |
| BlobOpenCount |
0 |
Blob打开数 |
| ClobOpenCount |
0 |
Clob打开数 |
| CommitCount |
0 |
提交数 |
| ConnectionHoldTimeHistogram |
0,0,0,0,0,0,0,0 |
连接持有时间分布，分布区间为[0-1 ms, 1-10 ms, 10-100 ms, 100ms-1s, 1-10 s, 10-100 s, 100-1000 s, >1000 s]，这个值是一个数组，数值的索引位的含义如上述，第几索引上的数据就代表在这个时间区间内包含的连接数 |
| ErrorCount |
0 |
错误数 |
| ExecuteCount |
0 |
执行数 |
| InitialSize |
60 |
连接池建立时创建的初始化连接数 |
| LogicCloseCount |
2 |
产生的逻辑连接关闭总数 |
| LogicConnectCount |
2 |
产生的逻辑连接建立总数 |
| LogicConnectErrorCount |
0 |
产生的逻辑连接出错总数 |
| LoginTimeout |
0 |
数据库客户端登录超时时间 |
| MaxActive |
200 |
连接池中最大的活跃连接数 |
| MinIdle |
120 |
连接池中最小的活跃连接数 |
| NotEmptyWaitCount |
0 |
获取连接时最多等待多少次 |
| NotEmptyWaitMillis |
0 |
获取连接时最多等待多长时间，毫秒为单位 |
| PSCacheAccessCount |
0 |
PSCache访问总数 |
| PSCacheHitCount |
0 |
PSCache命中次数 |
| PSCacheMissCount |
0 |
PSCache未命中次数 |
| PhysicalCloseCount |
0 |
产生的物理关闭总数 |
| PhysicalConnectCount |
60 |
产生的物理连接建立总数 |
| PhysicalConnectErrorCount |
0 |
产生的物理连接失败总数 |
| PoolingCount |
60 |
当前连接池中的连接数 |
| PoolingPeak |
60 |
连接池中连接数的峰值 |
| PoolingPeakTime |
2020/4/13 16:12 |
连接池数目峰值出现的时间 |
| QueryTimeout |
0 |
查询超时数 |
| RollbackCount |
0 |
回滚数 |
| StartTransactionCount |
0 |
事务开始的个数 |
| TransactionHistogram |
0,0,0,0,0,0,0,0 |
事务运行时间分布，分布区间为[0-10 ms, 10-100 ms, 100-1 s, 1-10 s, 10-100 s, >100 s],这个值是一个数组，数值的索引位的含义如上述，第几索引上的数据就代表在这个时间区间内包含的事务数 |
| TransactionQueryTimeout |
0 |
事务查询超时数 |
| WaitThreadCount |
0 |
当前等待获取连接的线程数 |
Druid 配置参数
| 配置 |
缺省值 |
说明 |
| name |
|
配置这个属性的意义在于，如果存在多个数据源，监控的时候可以通过名字来区分开来。如果没有配置，将会生成一个名字，格式是："DataSource-" + System.identityHashCode(this). 另外配置此属性至少在1.0.5版本中是不起作用的，强行设置name会出错。详情-点此处。 |
| url |
|
连接数据库的url，不同数据库不一样。 |
| username |
|
连接数据库的用户名 |
| password |
|
连接数据库的密码。如果你不希望密码直接写在配置文件中，可以使用ConfigFilter。详细看这里
|
| driverClassName |
根据url自动识别 |
这一项可配可不配，如果不配置druid会根据url自动识别dbType，然后选择相应的driverClassName |
| initialSize |
0 |
初始化时建立物理连接的个数。初始化发生在显示调用init方法，或者第一次getConnection时 |
| maxActive |
8 |
最大连接池数量 |
| maxIdle |
8 |
已经不再使用，配置了也没效果 |
| minIdle |
|
最小连接池数量 |
| maxWait |
|
获取连接时最大等待时间，单位毫秒。配置了maxWait之后，缺省启用公平锁，并发效率会有所下降，如果需要可以通过配置useUnfairLock属性为true使用非公平锁。 |
| poolPreparedStatements |
false |
是否缓存preparedStatement，也就是PSCache。PSCache对支持游标的数据库性能提升巨大，比如说oracle。在mysql下建议关闭。 |
| maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize |
-1 |
要启用PSCache，必须配置大于0，当大于0时，poolPreparedStatements自动触发修改为true。在Druid中，不会存在Oracle下PSCache占用内存过多的问题，可以把这个数值配置大一些，比如说100 |
| validationQuery |
|
用来检测连接是否有效的sql，要求是一个查询语句，常用select 'x'。如果validationQuery为null，testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会起作用。 |
| validationQueryTimeout |
|
单位：秒，检测连接是否有效的超时时间。底层调用jdbc Statement对象的void setQueryTimeout(int seconds)方法 |
| testOnBorrow |
true |
申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。 |
| testOnReturn |
false |
归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。 |
| testWhileIdle |
false |
建议配置为true，不影响性能，并且保证安全性。申请连接的时候检测，如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis，执行validationQuery检测连接是否有效。 |
| keepAlive |
false |
| （1.0.28） |
连接池中的minIdle数量以内的连接，空闲时间超过minEvictableIdleTimeMillis，则会执行keepAlive操作。 |
| timeBetweenEvictionRunsMillis |
1分钟（1.0.14） |
Destroy线程会检测连接的间隔时间，如果连接空闲时间大于等于minEvictableIdleTimeMillis则关闭物理连接；testWhileIdle的判断依据，详细看testWhileIdle属性的说明 |
| numTestsPerEvictionRun |
30分钟（1.0.14） |
不再使用，一个DruidDataSource只支持一个EvictionRun |
| minEvictableIdleTimeMillis |
|
连接保持空闲而不被驱逐的最小时间 |
| connectionInitSqls |
|
物理连接初始化的时候执行的sql |
| exceptionSorter |
根据dbType自动识别 |
当数据库抛出一些不可恢复的异常时，抛弃连接 |
| filters |
|
属性类型是字符串，通过别名的方式配置扩展插件，监控统计用的filter:stat；日志用的filter:log4j防御sql注入的filter:wall |
| proxyFilters |
|
类型是List<com.alibaba.druid.filter.Filter>，如果同时配置了filters和proxyFilters，是组合关系，并非替换关系 |
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